LVM-Image-Shape Filter (DLC) コンポーネントは、解像度によって画像をフィルタリングし、幅または高さが指定されたピクセル範囲外の画像を除外します。このコンポーネントは、画像生成モデルのトレーニングジョブを実行する前に、トレーニングデータのクリーンアップに使用します。
サポートされるコンピューティングリソース
仕組み
このコンポーネントは、Object Storage Service (OSS) から画像データを読み取り、各画像の幅と高さをピクセル単位で計算し、寸法が設定された最小/最大範囲に収まらない画像を削除します。すべてのしきい値チェックに合格した画像は、フィルタリングされたデータセットとして出力パスに書き込まれます。ほとんどの場合、このコンポーネントは、その後の画像生成モデルのトレーニングに使用されます。
このコンポーネントは、[Image Data OSS Path] で指定したパスの親ディレクトリに、画像メタデータファイル (meta.jsonl) を生成します。後続の実行では、ソースデータの再スキャンをスキップするために、元のディレクトリの代わりにこのファイルを直接指定します。
入力と出力
入力ポート
上流の入力として、次のいずれかを使用します：
[Read File Data]：トレーニングデータが格納されている OSS パスを読み取ります。
[Image Data OSS Path]：画像を含む OSS ディレクトリを指定するか、以前に生成された
meta.jsonlメタデータファイルを直接指定します。任意の画像データ前処理コンポーネント。
出力ポート
フィルタリングされたデータセットが出力されます。出力パスには、次の 3 つのファイルが含まれます：
ファイル | 説明 |
| フィルタリングされた出力ファイル。ファイル名は、[Output Filename] パラメーターで設定されます (デフォルト： |
| ステートファイル。 |
| アルゴリズムの実行時に使用されたパラメーター設定のスナップショット。 |
コンポーネントの設定
Machine Learning Designer で [LVM-Image-Shape Filter (DLC)] コンポーネントを設定します。以下の表では、すべてのパラメーターについて説明します。
タブ | パラメーター | 必須 | デフォルト | 説明 |
Field Settings | [Image Data OSS Path] | いいえ | — | 画像データを含む OSS ディレクトリ、または以前に生成された |
Field Settings | [OSS Directory for Saving OutputData] | いいえ | — | フィルタリング結果が格納される OSS ディレクトリ。 |
Field Settings | [Output Filename] | いいえ |
| 出力ファイルのファイル名 ( |
Parameter Settings | [Minimum Width] | はい |
| 最小画像幅 (ピクセル単位)。この値より幅が狭い画像は除外されます。 |
Parameter Settings | [Maximum Width] | はい |
| 最大画像幅 (ピクセル単位)。この値より幅が広い画像は除外されます。 |
Parameter Settings | [Minimum Height] | はい |
| 最小画像高 (ピクセル単位)。この値より高さが低い画像は除外されます。 |
Parameter Settings | [Maximum Height] | はい |
| 最大画像高 (ピクセル単位)。この値より高さが高い画像は除外されます。 |
Execution Tuning | [Number of Processes] | いいえ |
| フィルタリング中に使用する並列プロセス数。 |
[Single-node/Multi-node] | いいえ | single-node | シングルノードモードまたはマルチノードモード。デフォルト値：single-node。マルチノードモードは Ray フレームワークのみをサポートします。 | |
[Select Resource Group] | いいえ | — | パブリックリソースグループまたはリソースクォータを選択してください (分散モードを使用する場合は、ヘッドノードとワーカーノードのリソースパラメーターを個別に設定する必要があります)：
| |
[Maximum Running Duration (seconds)] | いいえ | — | ジョブの最大実行時間 (秒単位)。この制限を超えると、ジョブは終了します。 |